本书是遗传算法的一本经典书籍。
玄光男和程润伟合著。
2025/2/21 11:14:14 9.11MB 遗传算法
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程序特点:无需数据库独立运行支持泛解析模式1程序带有简易后台2文章内容可以自动采集或者自动组合生成3程序伪静态动态可一键开关4内置近50套模版可随机调用,也可以选择缓存固定。
5今日昨日蜘蛛数量全权掌握。
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2025/2/21 4:05:04 9.54MB php源码
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运用杂化密度泛函方法(DFT)B3LYP,在LANL2DZ赝势基组水平上对Yn(n=2~10)团簇的多种可能初始构型进行了结构优化和频率及光谱分析,根据能量最低原则确认了Yn(n=2~10)团簇没有虚频的基态结构,且计算得到的结构比以往理论计算得到的结构能量更低,Y2振动频率ωe=188.9cm-1比以往计算值更接近实验值184.4cm-1,在此基础上研究了团簇的稳定性和极化率,并分析了Yn(n=2~10)团簇的光谱性能。
结果表明,Y7为所研究团簇结构转折点,团簇的电子稳定性随着原子数增加而逐渐减弱。
振动光谱分析表明,Yn(n=2~10)团簇中具有较高对称性的C2v和Cs点群具有更多的振动模式,而稳定性较强的Y7和Y9在所研究频段内分别有较好的红外和拉曼活性,有明显的共振现象。
2025/2/20 6:43:34 1.14MB 材料 光谱学 Yn(n=2~10 密度泛函
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酒店网站管理思路清晰代码优化良好,功能比较全面
2025/2/20 0:49:21 3.8MB asp.net 酒店网站
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非下采样Contourlet变换(NonsubsampledContourletTransform,NSCT)是一种多分辨率分析方法,它结合了小波变换的多尺度特性与Contourlet变换的方向敏感性。
NSCT在图像处理和计算机视觉领域有广泛的应用,如图像压缩、图像增强、噪声去除和图像分割等。
这个“NSCT变换的工具箱”提供了实现NSCT算法的软件工具,对于研究和应用NSCT的人来说,是一个非常实用的资源。
非下采样Contourlet变换的核心在于其能够提供多方向、多尺度的图像表示。
与传统的Contourlet变换相比,NSCT不进行下采样操作,这避免了信息损失,保持了图像的原始分辨率。
这种特性使得NSCT在处理高分辨率图像时具有优势,特别是在保留细节信息方面。
NSCT工具箱通常包含以下功能:1.**NSCT变换**:对输入图像执行非下采样Contourlet变换,将图像分解为多个方向和尺度的系数。
2.**逆NSCT变换**:将NSCT系数重构回原始图像,恢复图像的完整信息。
3.**图像压缩**:利用NSCT的系数对图像进行编码,实现高效的图像压缩。
由于NSCT在高频部分有更好的表示能力,因此在压缩过程中可以有效减少冗余信息,提高压缩比。
4.**图像增强**:通过调整NSCT系数,可以对图像进行有针对性的增强,比如增强边缘或抑制噪声。
5.**噪声去除**:利用NSCT的多尺度和方向特性,可以有效地分离噪声和信号,实现图像去噪。
6.**图像分割**:在NSCT域中,图像的特征更加明显,有助于进行图像区域划分和目标检测。
该工具箱可能还包括一些辅助函数,如可视化NSCT系数、性能评估、参数设置等功能,方便用户进行各种实验和分析。
使用这个工具箱,研究人员和工程师可以快速地实现NSCT相关的算法,并在实际项目中进行测试和优化。
在使用NSCT工具箱时,需要注意以下几点:-输入图像的尺寸需要是2的幂,因为大多数NSCT实现依赖于离散小波变换,而DWT通常要求输入尺寸为二进制幂。
-工具箱可能需要用户自行配置或安装依赖库,例如MATLAB的WaveletToolbox或其他支持小波运算的库。
-NSCT变换的计算复杂度相对较高,特别是在处理大尺寸图像时,可能需要较长的计算时间。
-在处理不同类型的图像时,可能需要调整NSCT的参数,如方向滤波器的数量、分解层数等,以获得最佳性能。
"NSCT变换的工具箱"是一个强大的资源,对于那些希望探索非下采样Contourlet变换在图像处理中的潜力的人来说,这是一个必不可少的工具。
通过深入理解和熟练使用这个工具箱,可以进一步发掘NSCT在各种应用中的价值。
2025/2/20 0:32:26 132KB NSCT工具箱
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从0开始带你成为MySQL实战优化高手
2025/2/19 11:54:30 114B mysql
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里面算法很全面,各种基本算法及个算法的优化都包含在里面,各个算法均可仿真,适合初学者及有需要的人士学习。
虽然要10分,但你不会吃亏的。
2025/2/19 8:14:25 16.92MB music capon LCMV mvdr
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粒子群优化算法的C语言实现,可以在此基础上扩展
2025/2/19 5:30:45 15KB 粒子群 VC
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SHT20温湿度传感器,代码自己优化过,亲测可用。
自己项目中使用的,自己实际项目一直在用,所以没有明显的问题。
2025/2/19 4:56:15 4KB SHT20
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摘要:遗传算法(GA)和人工神经网络(ANN)的相互结合有辅助式和合作式两种方式.本文在此基础上提出了融合、BP_GA和GA_BP三种算法,并采用GA_BP算法同时优化BP神经网络的结构、权值和阈值,研究和实现了一套先进的编码技术和进化策略,克服了传统BP神经网络经验尝试方法的盲目性.实例优化与检验结果表明:遗传算法优化获得的神经网络比由经验尝试法得到的BP网络性能更优异,方法更合理.关键词:遗传算法:神经网络;拓扑结构;权值
2025/2/18 10:16:08 484KB 遗传算法 神经网络 拓扑结构
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡